このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

コンテキストキャッシュを作成する

コンテキストキャッシュは、使用する前に作成する必要があります。作成するコンテキストキャッシュには、Gemini モデルへの複数のリクエストで使用できる大量のデータが含まれています。キャッシュに保存されたコンテンツは、キャッシュの作成をリクエストしたリージョンに保存されます。

キャッシュには、Gemini マルチモーダルモデルでサポートされている任意の MIME タイプのコンテンツを保存できます。たとえば、大量のテキスト、音声、動画をキャッシュに保存できます。キャッシュに保存するファイルは複数指定できます。詳細は、次のメディア要件をご覧ください。

キャッシュに保存するコンテンツは、blob、テキスト、または Cloud Storage バケットに保存されているファイルのパスで指定します。キャッシュに保存するコンテンツのサイズが 10 MB を超える場合は、Cloud Storage バケットに保存されているファイルの URI を使用して指定する必要があります。

キャッシュに保存されたコンテンツの有効期間は有限です。コンテキストキャッシュのデフォルトの有効期限は、作成後 60 分です。異なる有効期限を希望する場合は、コンテキストキャッシュの作成時に ttl プロパティまたは expire_time プロパティを使用して、異なる有効期限を指定できます。有効期限が切れていないコンテキストキャッシュの有効期限を更新することもできます。ttl と expire_time を指定する方法については、有効期限を更新するをご覧ください。

コンテキストキャッシュは、有効期限が切れると使用できなくなります。今後のプロンプトリクエストで有効期限切れのコンテキストキャッシュ内のコンテンツを参照する場合は、コンテキストキャッシュを再作成する必要があります。

ロケーションのサポート

コンテキストキャッシュ保存は、オーストラリアのシドニー（australia-southeast1）リージョンではサポートされていません。

コンテキストキャッシュ保存はグローバルエンドポイントをサポートしています。

暗号鍵のサポート

コンテキストキャッシュ保存は顧客管理の暗号鍵（CMEK）をサポートしているため、キャッシュに保存されたデータの暗号化を制御し、お客様が管理および所有する暗号鍵で機密情報を保護できます。これにより、セキュリティとコンプライアンスが強化されます。

詳しくは、例をご覧ください。

グローバルエンドポイントを使用する場合、CMEK はサポートされていません。

アクセスの透明性のサポート

コンテキストキャッシュ保存はアクセスの透明性をサポートしています。

コンテキストキャッシュの作成例

次の例は、コンテキストキャッシュを作成する方法を示しています。

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import Content, CreateCachedContentConfig, HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

system_instruction = """
You are an expert researcher. You always stick to the facts in the sources provided, and never make up new facts.
Now look at these research papers, and answer the following questions.
"""

contents = [
    Content(
        role="user",
        parts=[
            Part.from_uri(
                file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf",
                mime_type="application/pdf",
            ),
            Part.from_uri(
                file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
                mime_type="application/pdf",
            ),
        ],
    )
]

content_cache = client.caches.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    config=CreateCachedContentConfig(
        contents=contents,
        system_instruction=system_instruction,
        # (Optional) For enhanced security, the content cache can be encrypted using a Cloud KMS key
        # kms_key_name = "projects/.../locations/.../keyRings/.../cryptoKeys/..."
        display_name="example-cache",
        ttl="86400s",
    ),
)

print(content_cache.name)
print(content_cache.usage_metadata)
# Example response:
#   projects/111111111111/locations/.../cachedContents/1111111111111111111
#   CachedContentUsageMetadata(audio_duration_seconds=None, image_count=167,
#       text_count=153, total_token_count=43130, video_duration_seconds=None)

Go

Go をインストールまたは更新する方法について学びます。

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// createContentCache shows how to create a content cache with an expiration parameter.
func createContentCache(w io.Writer) (string, error) {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"

	systemInstruction := "You are an expert researcher. You always stick to the facts " +
		"in the sources provided, and never make up new facts. " +
		"Now look at these research papers, and answer the following questions."

	cacheContents := []*genai.Content{
		{
			Parts: []*genai.Part{
				{FileData: &genai.FileData{
					FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf",
					MIMEType: "application/pdf",
				}},
				{FileData: &genai.FileData{
					FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
					MIMEType: "application/pdf",
				}},
			},
			Role: "user",
		},
	}
	config := &genai.CreateCachedContentConfig{
		Contents: cacheContents,
		SystemInstruction: &genai.Content{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: systemInstruction},
			},
		},
		DisplayName: "example-cache",
		TTL:         time.Duration(time.Duration.Seconds(86400)),
	}

	res, err := client.Caches.Create(ctx, modelName, config)
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("failed to create content cache: %w", err)
	}

	cachedContent, err := json.MarshalIndent(res, "", "  ")
	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("failed to marshal cache info: %w", err)
	}

	// See the documentation: https://pkg.go.dev/google.golang.org/genai#CachedContent
	fmt.Fprintln(w, string(cachedContent))

	// Example response:
	// {
	//   "name": "projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1111111111111111111",
	//   "displayName": "example-cache",
	//   "model": "projects/111111111111/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.5-flash",
	//   "createTime": "2025-02-18T15:05:08.29468Z",
	//   "updateTime": "2025-02-18T15:05:08.29468Z",
	//   "expireTime": "2025-02-19T15:05:08.280828Z",
	//   "usageMetadata": {
	//     "imageCount": 167,
	//     "textCount": 153,
	//     "totalTokenCount": 43125
	//   }
	// }

	return res.Name, nil
}

Java

Java をインストールまたは更新します。

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.CachedContent;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.CreateCachedContentConfig;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Part;
import java.time.Duration;
import java.util.Optional;

public class ContentCacheCreateWithTextGcsPdf {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    contentCacheCreateWithTextGcsPdf(modelId);
  }

  // Creates a cached content using text and gcs pdfs files
  public static Optional<String> contentCacheCreateWithTextGcsPdf(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Set the system instruction
      Content systemInstruction =
          Content.fromParts(
              Part.fromText(
                  "You are an expert researcher. You always stick to the facts"
                      + " in the sources provided, and never make up new facts.\n"
                      + "Now look at these research papers, and answer the following questions."));

      // Set pdf files
      Content contents =
          Content.fromParts(
              Part.fromUri(
                  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf", "application/pdf"),
              Part.fromUri(
                  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf", "application/pdf"));

      // Configuration for cached content using pdfs files and text
      CreateCachedContentConfig config =
          CreateCachedContentConfig.builder()
              .systemInstruction(systemInstruction)
              .contents(contents)
              .displayName("example-cache")
              .ttl(Duration.ofSeconds(86400))
              .build();

      CachedContent cachedContent = client.caches.create(modelId, config);
      cachedContent.name().ifPresent(System.out::println);
      cachedContent.usageMetadata().ifPresent(System.out::println);
      // Example response:
      // projects/111111111111/locations/global/cachedContents/1111111111111111111
      // CachedContentUsageMetadata{audioDurationSeconds=Optional.empty, imageCount=Optional[167],
      // textCount=Optional[153], totalTokenCount=Optional[43125],
      // videoDurationSeconds=Optional.empty}
      return cachedContent.name();
    }
  }
}

Node.js

インストール

npm install @google/genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True


const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';
async function generateContentCache(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
    httpOptions: {
      apiVersion: 'v1',
    },
  });

  const systemInstruction = `
  You are an expert researcher. You always stick to the facts in the sources provided, and never make up new facts.
  Now look at these research papers, and answer the following questions.
  `;

  const contents = [
    {
      role: 'user',
      parts: [
        {
          fileData: {
            fileUri:
              'gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf',
            mimeType: 'application/pdf',
          },
        },
        {
          fileData: {
            fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf',
            mimeType: 'application/pdf',
          },
        },
      ],
    },
  ];

  const contentCache = await client.caches.create({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    config: {
      contents: contents,
      systemInstruction: systemInstruction,
      displayName: 'example-cache',
      ttl: '86400s',
    },
  });

  console.log(contentCache);
  console.log(contentCache.name);

  // Example response:
  //  projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1111111111111111111
  //  CachedContentUsageMetadata(audio_duration_seconds=None, image_count=167,
  //  text_count=153, total_token_count=43130, video_duration_seconds=None)

  return contentCache.name;
}

REST

REST を使用してコンテキストキャッシュを作成するには、Vertex AI API を使用してパブリッシャーモデルエンドポイントに POST リクエストを送信します。次の例は、Cloud Storage バケットに保存されているファイルを使用してコンテキストキャッシュを作成する方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理し、キャッシュに保存されたコンテンツが保存されるリージョン。サポートされているリージョンの一覧については、利用できるリージョンをご覧ください。
CACHE_DISPLAY_NAME: 各コンテキストキャッシュの識別に役立つ意味のある表示名。
MIME_TYPE: キャッシュに保存するコンテンツの MIME タイプ。
CONTENT_TO_CACHE_URI: キャッシュに保存するコンテンツの Cloud Storage URI。
MODEL_ID: キャッシュに使用するモデル。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents

リクエストの本文（JSON）:

{
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID",
  "displayName": "CACHE_DISPLAY_NAME",
  "contents": [{
    "role": "user",
      "parts": [{
        "fileData": {
          "mimeType": "MIME_TYPE",
          "fileUri": "CONTENT_TO_CACHE_URI"
        }
      }]
  },
  {
    "role": "model",
      "parts": [{
        "text": "This is sample text to demonstrate explicit caching."
      }]
  }]
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents"

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID",
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
  "createTime": "2024-06-04T01:11:50.808236Z",
  "updateTime": "2024-06-04T01:11:50.808236Z",
  "expireTime": "2024-06-04T02:11:50.794542Z"
}

curl コマンドの例

LOCATION="us-central1"
MODEL_ID="gemini-2.0-flash-001"
PROJECT_ID="test-project"
MIME_TYPE="video/mp4"
CACHED_CONTENT_URI="gs://path-to-bucket/video-file-name.mp4"

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/cachedContents -d \
'{
  "model":"projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}",
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "${MIME_TYPE}",
            "fileUri": "${CACHED_CONTENT_URI}"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}'

CMEK を使用してコンテキストキャッシュを作成する

CMEK でコンテキストキャッシュ保存を実装するには、手順に沿って CMEK を作成し、Vertex AI のプロダクトごと、プロジェクトごとのサービスアカウント（P4SA）に、鍵に対する必要な Cloud KMS 暗号鍵の暗号化/復号の権限があることを確認します。これにより、KMS 鍵を繰り返し指定することなく、キャッシュに保存されたコンテンツを安全に作成して管理し、{List、Update、Delete、Get} CachedContent などの他の呼び出しを行えます。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID:
LOCATION: リクエストを処理し、キャッシュに保存されたコンテンツが保存されるリージョン。サポートされているリージョンの一覧については、利用できるリージョンをご覧ください。
MODEL_ID: gemini-2.0-flash-001。
CACHE_DISPLAY_NAME: 各コンテキストキャッシュの識別に役立つ意味のある表示名。
MIME_TYPE: キャッシュに保存するコンテンツの MIME タイプ。
CACHED_CONTENT_URI: キャッシュに保存するコンテンツの Cloud Storage URI。
KMS_KEY_NAME: Cloud KMS 鍵名。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents

リクエストの本文（JSON）:

{
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
  "displayName": "CACHE_DISPLAY_NAME",
  "contents": [{
    "role": "user",
      "parts": [{
        "fileData": {
          "mimeType": "MIME_TYPE",
          "fileUri": "CONTENT_TO_CACHE_URI"
        }
      }]}],
    "encryptionSpec": {
      "kmsKeyName": "KMS_KEY_NAME"
    }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID",
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
  "createTime": "2024-06-04T01:11:50.808236Z",
  "updateTime": "2024-06-04T01:11:50.808236Z",
  "expireTime": "2024-06-04T02:11:50.794542Z"
}

curl コマンドの例

LOCATION="us-central1"
MODEL_ID="gemini-2.0-flash-001"
PROJECT_ID="test-project"
MIME_TYPE="video/mp4"
CACHED_CONTENT_URI="gs://path-to-bucket/video-file-name.mp4"
KMS_KEY_NAME="projects/${PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/keyRings/your-key-ring/cryptoKeys/your-key"

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/cachedContents -d \
'{

"model": "projects/{PROJECT_ID}}/locations/{LOCATION}/publishers/google/models/{MODEL_ID}",
  "contents" : [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "file_data": {
            "mime_type":"{MIME_TYPE}",
            "file_uri":"{CACHED_CONTENT_URI}"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "encryption_spec" :
  {
    "kms_key_name":"{KMS_KEY_NAME}"
  }
}'

GenAI SDK for Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import os
from google import genai
from google.genai.types import Content, CreateCachedContentConfig, HttpOptions, Part

os.environ['GOOGLE_CLOUD_PROJECT'] = 'vertexsdk'
os.environ['GOOGLE_CLOUD_LOCATION'] = 'us-central1'
os.environ['GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI'] = 'True'

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

system_instruction = """
You are an expert researcher. You always stick to the facts in the sources provided, and never make up new facts.
Now look at these research papers, and answer the following questions.
"""

contents = [
    Content(
        role="user",
        parts=[
            Part.from_uri(
                file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf",
                mime_type="application/pdf",
            ),
            Part.from_uri(
                file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
                mime_type="application/pdf",
            ),
        ],
    )
]

content_cache = client.caches.create(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    config=CreateCachedContentConfig(
        contents=contents,
        system_instruction=system_instruction,
        display_name="example-cache",
        kms_key_name="projects/vertexsdk/locations/us-central1/keyRings/your-project/cryptoKeys/your-key",
        ttl="86400s",
    ),
)

print(content_cache.name)
print(content_cache.usage_metadata)

GenAI SDK for Go

Gen AI SDK for Go をインストールまたは更新する方法を確認します。

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。


import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io"

    genai "google.golang.org/genai"
)

// createContentCache shows how to create a content cache with an expiration parameter.
func createContentCache(w io.Writer) (string, error) {
    ctx := context.Background()

    client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
        HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1beta1"},
    })
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
    }

    modelName := "gemini-2.0-flash-001"

    systemInstruction := "You are an expert researcher. You always stick to the facts " +
        "in the sources provided, and never make up new facts. " +
        "Now look at these research papers, and answer the following questions."

    cacheContents := []*genai.Content{
        {
            Parts: []*genai.Part{
                {FileData: &genai.FileData{
                    FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2312.11805v3.pdf",
                    MIMEType: "application/pdf",
                }},
                {FileData: &genai.FileData{
                    FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/pdf/2403.05530.pdf",
                    MIMEType: "application/pdf",
                }},
            },
            Role: "user",
        },
    }
    config := &genai.CreateCachedContentConfig{
        Contents: cacheContents,
        SystemInstruction: &genai.Content{
            Parts: []*genai.Part{
                {Text: systemInstruction},
            },
        },
        DisplayName: "example-cache",
        KmsKeyName:  "projects/vertexsdk/locations/us-central1/keyRings/your-project/cryptoKeys/your-key",
        TTL:         "86400s",
    }

    res, err := client.Caches.Create(ctx, modelName, config)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("failed to create content cache: %w", err)
    }

    cachedContent, err := json.MarshalIndent(res, "", "  ")
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("failed to marshal cache info: %w", err)
    }

    // See the documentation: https://pkg.go.dev/google.golang.org/genai#CachedContent
    fmt.Fprintln(w, string(cachedContent))

    return res.Name, nil
}

次のステップ

コンテキストキャッシュを使用する方法を学習する。
コンテキストキャッシュの有効期限を更新する方法を学習する。

コンテキスト キャッシュを作成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

ロケーションのサポート

暗号鍵のサポート

アクセスの透明性のサポート

コンテキスト キャッシュの作成例

Python

インストール

Go

Java

Node.js

インストール

REST

curl

PowerShell

レスポンス

curl コマンドの例

CMEK を使用してコンテキスト キャッシュを作成する

REST

curl

PowerShell

レスポンス

curl コマンドの例

GenAI SDK for Python

GenAI SDK for Go

次のステップ

コンテキストキャッシュを作成する

コンテキストキャッシュの作成例

CMEK を使用してコンテキストキャッシュを作成する